layui.reload渲染数据,后面接table.render,会刷新吗?

时间: 2023-11-23 19:05:40 浏览: 39
不会。`layui.reload`是重新加载数据,而`table.render`是渲染表格。如果你需要刷新表格数据并重新渲染,可以先使用`layui.table.reload`重新加载数据,然后再使用`table.render`重新渲染表格。例如: ``` layui.table.reload('tableId', { url: 'newDataUrl' }, 'data'); layui.table.render('tableId'); ``` 其中,`tableId`为你表格的ID,`newDataUrl`为新的数据接口地址。
相关问题

layui中table.reload怎么用

### 回答1: layui中的table.reload方法用于重新加载表格数据,其语法如下: table.reload('tableId', { url: '新的数据接口', where: { // 重新定义请求参数 }, page: { curr: 1 // 重新从第一页开始 } }); 其中,第一个参数为表格的id,第二个参数为一个对象,用于重新定义请求参数、数据接口和分页等信息。具体使用方法可以参考layui官方文档。 ### 回答2: layui中的table.reload方法用于重新加载表格数据。需要传入两个参数,分别是table的id和重新加载的参数。 使用方法如下: 1. 在HTML中,为需要重新加载的table添加id属性,例如: ``` <table id="demo"></table> ``` 2. 在JavaScript中,使用table.reload方法来重新加载表格数据,例如: ``` layui.use('table', function(){ var table = layui.table; //重新加载表格数据 table.reload('demo', { where: { //设定异步数据接口的额外参数,任意设 key: 'value' } }); }); ``` 其中,第一个参数'demo'为表格的id,第二个参数是重新加载的参数,可以设置额外的请求参数,用于传递给后台接口。在重新加载表格数据时,会将这些参数一同发送给后台。 3. 重新加载表格数据后,表格会自动刷新显示最新的数据。 需要注意的是,table.reload方法只能重新加载已经渲染过的表格,需要先通过table.render方法进行表格的初始化和渲染。 ### 回答3: layui中的table.reload函数主要用于对数据表格进行重载和刷新操作。它的用法如下: table.reload方法属于layui的table模块的一个函数,用于根据传入的参数对数据表格进行重载和刷新。 使用table.reload方法,需要传入三个参数,分别是: - tableId:数据表格的id,即渲染table的id。 - options:重载选项,包括where、page等参数设置。 - page:(非必填)是否重载当前页,如果不设置则默认false。 其中,重载选项的参数设置有: - page:{Object}:重载页参数,用于指定当前页等信息。 - where:{Object}:传递给服务端的其他参数。 - data:{Array|Object}:重载时的数据。 - url:{String}:请求接口的URL。 通过table.reload方法,可以对数据表格进行重新加载数据。例如: ``` table.reload('testTable', { where: { name: 'test' }, page: { curr: 1 // 重新载入第一页 } }); ``` 示例中的代码表示重新加载id为testTable的表格,传递给服务端的参数中,name的值为test,并且重载数据时跳转到第一页。 总结一下,layui中的table.reload方法是对数据表格进行重载和刷新的函数,用于重新加载数据,并可根据传入的参数进行设置。

layui table中接口数据返回渲染

在 layui table 中,需要使用接口返回的数据进行渲染表格。具体步骤如下: 1. 定义表格的列属性,包括标题、字段名、宽度等信息。 2. 使用 layui 的 table 模块初始化表格,并将列属性传递给它。 ```javascript layui.use('table', function(){ var table = layui.table; table.render({ elem: '#demo', url: '/api/table', cols: [[ //表头 {field: 'id', title: 'ID', width:80}, {field: 'username', title: '用户名', width:120}, {field: 'email', title: '邮箱', width:150}, {field: 'sex', title: '性别', width:80}, {field: 'city', title: '城市'}, {field: 'sign', title: '签名'}, {field: 'experience', title: '积分', sort: true}, {field: 'score', title: '评分', sort: true}, {field: 'classify', title: '职业'}, {field: 'wealth', title: '财富', sort: true}, {fixed: 'right', title:'操作', toolbar: '#barDemo', width:150} ]] }); }); ``` 3. 在接口请求成功后,将返回的数据传递给表格进行渲染。 ```javascript layui.use('table', function(){ var table = layui.table; table.render({ elem: '#demo', url: '/api/table', cols: [[ //表头 {field: 'id', title: 'ID', width:80}, {field: 'username', title: '用户名', width:120}, {field: 'email', title: '邮箱', width:150}, {field: 'sex', title: '性别', width:80}, {field: 'city', title: '城市'}, {field: 'sign', title: '签名'}, {field: 'experience', title: '积分', sort: true}, {field: 'score', title: '评分', sort: true}, {field: 'classify', title: '职业'}, {field: 'wealth', title: '财富', sort: true}, {fixed: 'right', title:'操作', toolbar: '#barDemo', width:150} ]], done: function(res, curr, count){ // 成功请求后的回调函数 // res 是接口返回的数据 // curr 是当前页码 // count 是数据总数 // 通过 res.data 获取表格数据 // 通过 res.code 判断请求状态,一般情况下 0 表示成功 } }); }); ``` 4. 在接口请求失败时,可以使用 `table.reload()` 方法重新加载表格。 ```javascript layui.use('table', function(){ var table = layui.table; table.render({ elem: '#demo', url: '/api/table', cols: [[ //表头 {field: 'id', title: 'ID', width:80}, {field: 'username', title: '用户名', width:120}, {field: 'email', title: '邮箱', width:150}, {field: 'sex', title: '性别', width:80}, {field: 'city', title: '城市'}, {field: 'sign', title: '签名'}, {field: 'experience', title: '积分', sort: true}, {field: 'score', title: '评分', sort: true}, {field: 'classify', title: '职业'}, {field: 'wealth', title: '财富', sort: true}, {fixed: 'right', title:'操作', toolbar: '#barDemo', width:150} ]], done: function(res, curr, count){ if (res.code !== 0) { // 请求失败,重新加载表格 table.reload('demo'); } } }); }); ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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